1000条标注数据,在P40机器上预计在10分钟左右完成训练 「高精度」算法内置 文心大模型 ,将大数据预训练与多源丰富知识相结合,通过持续学习技术,不断吸收海量文本数据中词汇、结构、语义等方面的新知识,实现模型效果不断进化 模型筛选指标 选择不同的模型选择方式,对应的模型各项效果指标将有所不同。如果没有特殊场景的要求,使用默认即可(兼顾Precision精确度和Recall召回率)。
而向量引擎则是一种基于深度学习的语义搜索引擎,它能理解文本的深层含义,实现精准的语义相似度计算和智能推荐,广泛应用于个性化推荐、知识图谱检索、智能客服等场景。这两种技术的引入,使得开发者能够轻松构建具备视觉创新和深度语义理解能力的应用,满足用户对于沉浸式、智能化交互的期待。
零样本学习尝试利用附加的语义描述或属性信息,例如类别的语义标签、属性向量、文本描述等,来学习如何将新样本分配到正确的类别中。通常,该方法借助于已有的训练样本和类别的语义表示来构建一个学习模型,该模型可以根据新样本的语义信息进行分类。 零样本学习在面对新的、未知类别的分类问题时具有很大的潜力,特别是在图像识别、自然语言处理和语音处理等领域。
零样本学习尝试利用附加的语义描述或属性信息,例如类别的语义标签、属性向量、文本描述等,来学习如何将新样本分配到正确的类别中。通常,该方法借助于已有的训练样本和类别的语义表示来构建一个学习模型,该模型可以根据新样本的语义信息进行分类。 零样本学习在面对新的、未知类别的分类问题时具有很大的潜力,特别是在图像识别、自然语言处理和语音处理等领域。
图中物体检测定位等,适用于图片内容检索、安防监控、工业质检等场景 EasyDL 文本: 定制基于文心大模型的语义理解AI模型,提供一整套文本定制与应用能力,适用于文本内容审核、文本自动生成、留言分类、电商评价打分等场景 EasyDL 语音: 定制语音识别模型,精准识别业务专有名词,适用于数据采集录入、语音指令、呼叫中心等场景,以及定制声音分类模型,适用于区分不同声音类别等场景 EasyDL OCR:
测试相似度“,即可获得两个文本的语义相似度的score值。
发起训练 训练模型 完成数据的标注,或提交已标注的数据后,即可在「模型中心」目录中点击「训练模型」,开始模型的训练。 按以下步骤操作,启动模型训练: Step 1 选择模型 选择此次训练的模型 Step 2 训练配置 部署方式 可选择「公有云部署」。 选择算法 您可以根据训练的需求,选择「高精度」或「高性能」算法。不同的算法将影响训练时间、预测速度与模型准确率。
训练模型 训练模型 完成数据的标注,或提交已标注的数据后,即可在「模型中心」目录中点击「训练模型」,开始模型的训练。 按以下步骤操作,启动模型训练: Step 1 选择模型 选择此次训练的模型 Step 2 训练配置 部署方式 可选择「公有云部署」、「EasyEdge本地部署」。
该模块的主使用流程为:创建数据集(训练集列表页)→上传数据(数据集详情页)→进行标注(图片标注页)→模型训练(训练设置页)→查看训练结果(结果详情页)。 创建训练集 点击“创建训练集”建立新的训练集(支持图片和视频),不同训练集通过上方的tab页进行切换。 数据上传 点击“上传图片”按钮进行图片数据上传,可进行未标注图片上传或者带标注图片上传。
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